Совсем недавно вышла новая версия системы мониторинга Zabbix 2.0. По сравнению с 1.8 добавлено много полезных возможностей, значительно улучшен дизайн и производительность.

Пару слов о Zabbix

Zabbix — это бесплатная система мониторинга сетевой инфраструктуры и различных устройств. Она позволяет следить за доступностью и производительностью устройств, визуализировать данные, автоматически отправлять оповещения и выполнять какие-то действия в случае возникновения проблем. Кроме того, Zabbix умеет следить за работой web-приложений, быстро оценивать доступность сервисов и организоввывать распределенные системы мониторинга. Zabbix полностью настраивается из web-интерфейса, который можно расширить используя API.

Zabbix не только бесплатный, но еще и распространяется под лицензией GPL, что позволяет свободно затачивать его под свои нужды.

Интересно? Тогда посмотрим, чем же нас порадует Zabbix 2.0.

Не уверен, что пишу в правильный блог, но думаю, что специалистам обоих направлений тут есть чему поучиться.

Сегодня наблюдал интересный случай в практике SEO в Латвии. 6 декабря, 2009 гоода некоторая радикально настроенная организация опубликовала у себя на сайте личные данные владельцев автомобилей, которые украшены разными атрибутами Российской федерации. А точнее, номера, регистрационный номер автомобиля и имя, фамилию и адрес владельца. Не буду обсуждать законные и нравственные аспекты этой задумки, это не относится к нашей теме.

Интересно вот что. Конечно, СМИ раздула вокруг этого случая скандал. Его подхватили в блогах, твиттере, форумах и тд. И, конечно, никто не забыл поставить ссылку на список. Не надо быть большим специалистом SEO чтобы понять, чем это обернулось для сайта: PageRank 4 и увеличение посещаемости в 3 раза за один день.

А что самое неприятное для попавших в список людей это то, что введя в Google любую из фамилий, первые ссылки будут не на их домашние странички или профиль в draugiem.lv, а именно на этот список. Теперь их личные данные этих людей доступны, как никогда.

Иронично, что возмущенные жители Латвии, обсуждая то, как хорошо было бы расквитаться с авторами, на самом деле помогли их мастер плану. C'est la vie.

Интересно, что бы вы сделали, оказавшись в таком списке?

Игра «Жизнь» (Conway's Game of Life) — забавнейшая штука, которую серьезные люди сурово называют «клеточный автомат». Ее придумал английский математик Джон Конуэй (John Horton Conway) в далеком 1970 году.

Игровая поверхность представляет собой бесконечное или ограниченное поле, разделенное на определенное количество клеток. Каждая клетка может быть или живой или мертвой. С каждым ходом население поля меняется в соответствии с простыми правилами:

• Клетка, у которой менее двух соседей, умирает от одиночества;
  
• Клетка, у которой более трех соседей, умирает от перенаселения;
  
• Мертвая клетка, у которой ровно три соседа, оживает.
  

Игровой мир развивает без помощи игрока. От него лишь требуется расставить клетки для первого поколения. Часто развитие мира становится совершенно не предсказуемым. Клетки образуют сложные узоры, и как только вам начинает казаться, что вы все поняли, они вдруг вымирают, или «повисают» в бесконечном цикле.

^{Системы рекомендаций:
— Советы от машины
— Холодное начало
— Введение в гибридные системы
— Искусственные имунные системы и эффект идиотипов}


Читая разные публикации про интеллектуальный анализ данных и системы рекомендаций я случайно наткнулся на один интереснейших подход к реализации таких систем. В его основе лежит концепция искусственной имунной системы (ИИС, Artificial immune system), согласно которой в компьютерной системе реализуются некоторые свойства имунной системы живых организмов, в том числе способность учиться и запоминать. В системах рекомендаций используется модель, которая описывает концентрацию антител, реагирующих на определенный антиген. Особенный интерес представляет так называемый эффект идиотипов (Idiotype), показывающий, что концентрация антител зависит не только от их сходства с антигеном, но и от сходств друг с другом.

Для тех, кто не знаком с биологией, коротко объясню суть дела. Антиген — это вещества, которые при попадании в организм вызывают ответную реакцию имунной системы. В ответ она вырабатывает антитела, определенный класс белков, которые используются для идентификации и нейтрализации раздражителей. В нашем случае, антиген — это пользователь, а антитела — объекты, с которыми вы его сравниваете. Чтобы это легче было представить, предлагаю считать, что мы рассматриваем систему коллективной фильтрации, где антителами являются другие пользователи.

^{Системы рекомендаций:
— Советы от машины
— Холодное начало
— Введение в гибридные системы
— искусственные имунные системы и эффект идиотипов}


Продолжим с того момента, на котором мы остановились в прошлый раз: мы рассмотрели несколько способов решения проблемы холодного начала, теперь я предлагаю рассмотреть другие проблемы систем рекомендаций (далее просто СР) и подумать, как разные типы СР могут дополнять друг-друга. Сразу оговорюсь, что я не буду подробно рассматривать способы решения той или иной проблемы. Цель этой статьи — лишь помочь разработчикам ориентироваться в разновидностях СР и в связанных с ними проблемах.

Для начала все-таки придется дополнить классификацию СР. Przemyslaw Kazienko и Pawel Kolodziejski предложили разделить все СР на пять типов: статистические, коллективные, ассоциативные и информационные. Начнем с самых простых.

^{Системы рекомендаций:
— Советы от машины
— Холодное начало
— Введение в гибридные системы
— искусственные имунные системы и эффект идиотипов}


Для успешного применения систем рекомендаций критически важно иметь большой объем справочных данных. Но что делать, если нужных данных совсем нет, или не достаточно? Такое состояние называется холодным началом (cold start). Например, на сайте зарегистрировался новый пользователь, и система еще ничего о нем не знает. Или в магазине появился новый товар, который никто никогда не покупал и не оценивал. Или совсем плохо, система только начала свою работу и данных у нее нет вообще. Посмотрим, что можно сделать в таких ситуациях.

^{Системы рекомендаций:
— Советы от машины
— Холодное начало
— Введение в гибридные системы
— искусственные имунные системы и эффект идиотипов}


Многие современные тенденции веб дизайна направлены на то, чтобы помочь пользователю лучше ориентироваться и по возможности облегчить выбор и принятие решений. Есть множество явных и неявных способов способов направлять и манипулировать поведением пользователя, фокусировать его внимание на нужных аспектах системы и влиять на принимаемые им решения. Но возможно ли, а главное, нужно ли избавить пользователя от необходимости выбора? Можно ли доверить часть решений автоматизированным системам рекомендаций?

Краткое введение

Хорошее и лаконичное определение системе рекомендаций дает Википедия:
Системы рекомендаций — это особенный вид техники фильтрации информации стремящийся представлять информацию (фильмы, музыку, книги, изображения, веб сайты и тп), которая скорее всего заинтересует пользователя. Обычно система рекомендаций сравнивает профиль пользователя с какой-то справочной информацией и старается предсказать «рейтинг», который пользователь даст объекту, над которым он еще даже не думал.